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> 这是一篇关于 AI 编程范式演进的深度解析文章，根据 Addy Osmani 的原文翻译并整理而成。文章探讨了从“提示工程”到“循环工程”的转变，以及开发者如何通过设计自动化系统来替代手动指挥 AI。

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### 🚀 一、告别提示词：迎接“循环工程”的到来

过去两年里，我们习惯了像手持工具一样使用 AI 编码助手：输入提示词、查看结果、再输入下一步。但这种模式正在迅速过时。随着 Claude Code 和 Codex 等工具的成熟，一种新的范式——**循环工程**正在成为主流。

#### 🔑 什么是循环工程？

简单来说，**循环工程就是用系统替代你自己**。
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不再是那个手动提示 AI 的人，而是设计一套系统，让这个系统自动去调度 AI。你可以将“循环”理解为一种递归的目标：你定义好目的，AI 就会不断迭代，直到任务完成。

正如 @steipete 所言：“你不应该再手动提示编码 Agent 了，你应该设计提示 Agent 的循环。”Anthropic 的 Claude Code 负责人 @bcherny 也表示：“我不再手动提示 Claude 了，我运行着一些循环，这些循环会提示 Claude 并决定下一步做什么。我的工作就是编写这些循环。”
这听起来很像我之前写过的“Agent 套件工程”，但循环工程站得更高一层。如果说套件是 Agent 运行的环境，那么循环就是在这个环境上增加了定时器、子助手和自我供给的能力。

#### 🏗️ 构建一个循环的五大基石

令人惊讶的是，这些组件现在已经不再是需要自己用 Bash 脚本拼凑的东西，而是直接内置于产品中。无论是 Codex 还是 Claude Code，都包含了以下五个核心模块。一旦你掌握了这五点，你就不必再纠结于工具之争，因为循环的设计逻辑是通用的。

1.  **自动化(Automations)**
    这是循环的“心跳”。它让循环真正转起来，而不是只运行一次。
    *   **功能**：按计划自动触发，进行任务发现和分类。
    *   **应用**：比如每天自动检查 CI/CD 构建失败、汇总问题、编写提交摘要。在 Codex 中通过“自动化”标签页设置；在 Claude Code 中则通过 `/loop` 命令或 Hook 钩子实现。
    *   **关键点**：`/goal` 是一个更高级的原语，它会持续运行，直到你设定的条件（如“所有测试通过”）被满足。有趣的是，判断是否“完成”的任务通常交给一个**不同的、更小的模型**，而不是写代码的那个模型，这避免了“自己夸自己”的问题。

2.  **工作树(Worktrees )**
    解决并行任务的文件冲突问题。
    *   **痛点**：当多个 Agent 同时工作时，如果修改了同一文件的相同行，就会像工程师修改代码一样产生冲突。
    *   **方案**：利用 Git Worktree 技术，为每个 Agent 提供独立的分支和工作目录。Codex 和 Claude Code 都内置了这种隔离机制（如 `--worktree` 标志），确保一个 Agent 的编辑不会干扰另一个。

3.  **技能（Skills ）**
    让 Agent 停止“金鱼记忆”，不再每次对话都重新学习项目。
    *   **痛点**：每次开启新对话，Agent 都像失忆一样，需要重新解释项目背景、规范和坑，这叫“意图债”。
    *   **方案**：技能是一个文件夹，里面包含 `SKILL.md`（指令和元数据）以及可选的脚本。它将项目意图“外化”存储。Agent 每次运行都能读取这些规范（如“我们不这样做是因为那个事故”），从而避免凭空猜测。技能可以打包成插件进行分发。

4.  **插件与连接器（Plugins and connectors）**
    让循环触达真实世界。
    *   **痛点**：只能看到文件系统的循环是微不足道的。
    *   **方案**：基于 MCP 协议的连接器，让 Agent 能读取问题追踪器、查询数据库、调用 API 或发 Slack 消息。插件则将技能和连接器打包，让团队成员能一键复用你的设置。这是区分“嘴炮 Agent”和“实干循环”的关键——后者能自动开 PR、关联工单。

5.  **Sub Agent**
    将“创作者”与“检查者”分离。
    *   **核心理念**：写代码的模型给自己的作业打分通常太仁慈。你需要一个独立的检查者。
    *   **方案**：一个 Agent 负责探索和实现，另一个拥有不同指令（甚至不同模型）的 Agent 负责审查。Codex 和 Claude Code 都支持定义 Agent 团队。这种“对抗性审查”在无人值守的循环中至关重要，因为只有你信任的验证者，才能让你放心离开。

#### 🧠 其他要素：记忆

除了上述五大块，循环还需要一个**外部记忆体**（如 Markdown 文件或 Linear 看板）。
因为模型在两次运行之间会忘记一切，记忆必须存在于磁盘上，而不是上下文窗口里。Agent 会遗忘，但仓库不会。

#### ⚠️ 循环工程无法解决的三大难题

虽然循环改变了工作方式，但它并没有消除工程师的责任。相反，以下三个问题变得更加尖锐：

1.  **验证责任仍在你身上**：
    无人值守的循环如果出错，也会无人值守地制造灾难。虽然我们分离了验证者，但“完成”终究是一个声明而非数学证明。你的工作依然是确认代码能工作。
2.  **理解力负债**：
    循环跑得越快，你对自己项目的理解衰退得越快。如果你不阅读循环生成的代码，你和代码之间的知识鸿沟会越来越大。
3.  **认知投降**：
    最舒适的姿势往往是最危险的。当循环自动运行时，很容易陷入“不再思考、全盘接受”的状态。这叫认知投降。设计循环是良药，但如果是为了逃避思考而设计，它就是加速剂。

#### 💡 结语

构建循环吧，但要像一个打算**继续当工程师**的人那样去构建，而不是仅仅做一个按“开始”按钮的人。

我相信这是未来工作方式的预演。但请记住，如果我不亲自审查代码，或者完全依赖自动化循环来修复一切，我的产品质量肯定会下降，最终陷入不断挖坑的恶性循环。

设置你的循环，但不要忘记，直接提示 Agent 依然有效。一切的关键在于**找到平衡**。循环本身没有价值观，它不知道你是想用它来加速你深刻理解的工作，还是用它来逃避理解工作。**是你**的设计意图，决定了结果的优劣。

这是一篇关于 AI 编程范式演进的深度解析文章，根据 Addy Osmani 的原文翻译并整理而成。文章探讨了从“提示工程”到“循环工程”的转变，以及开发者如何通过设计自动化系统来替代手动指挥 AI。

Claude Code 访谈 Loop Engineering 介绍

高级工程师

人工智能

开发工具

编程语言

AI编程正从提示工程转向循环工程，开发者通过自动化系统调度Agent而非手动指挥。文章解析五大基石：自动化、工作树、技能、插件连接器及子代理审查，并警示验证责任、理解负债与认知投降三大挑战，强调平衡设计意图至关重要。

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